信用評分模型的局限性：

　　信用評分模型是建立在對歷史數據(而非當前市場數據)模擬的基礎，因此是一種向后看的模型。

　　信用評分模型對借款人歷史數據的要求相當高，商業銀行需要相當長的時間才能建立起一個包括大多數企業歷史數據的數據庫。

　　信用評分模型雖然可以給出客戶信用風險水平的分數，卻無法提供客戶違約概率的準確數值，而后者往往是信用風險管理最為關注的。

　　(3)違約概率模型

　　對歷史數據要求更高;需要建立一致、明確的違約定義;積累五年數據

　　3.違約概率模型

　　(1)RiSkCalc模型

　　RiSkCalc模型是在傳統信用評分技術基礎上發展起來的一種是適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的一組變量，經過適當變換后運用Logit/Probit回歸技術預測客戶的違約概率。

　　(2)KMV的Ccredit Monito模型

　　KMV的Ccredit Monito模型是一種適用于上市公司的違約概率模型，其核心在于把企業與銀行的借貸關系視為期權買賣關系。企業向銀行借款相當于持有一個基于企業資產價值的看漲期權。

　　(3)KPMG風險中性定價模型

　　風險中性定價理論的核心思想是假設金融市場中的每個參與者都是風險中立者，不論是高風險資產、低風險資產或無風險資產，只要資產的期望收益是相等的，市場參與者對其的接受態度就是一致的。

　　根據風險中性定價原理，無風險資產的預期收益與不同等級風險資產的預期收益是相等的，即

　　P1(1+K1)+(1-P1)×(1+K1)×=1+i1

　　其中， P1為期限1年的風險資產的非違約概率，(1- P1)即其違約概率;K1為風險資產的承諾利息; 為風險資產的回收率，等于“1-違約損失率”;i1為期限1年的風險資產的收益率。

　　(4)死亡率模型

　　死亡率模型是根據風險資產的歷史違約數據，計算在未來一定持有期內不同信用等級的客戶/債項的違約概率(即死亡率)。通常分為邊際死亡率和累計死亡率。

　　例如：根據歷史數據分析得知，商業銀行某信用等級的債務人在獲得貸款后的第1年、第2年、第3年出現違約的概率(即邊際死亡率)分別為1%、2%、3%。則根據死亡率模型，該信用等級的債務人能夠在3年到期后將本息全部歸還的概率[貸款存活率(SR)]為：

　　(1-1%)×(1-2%)×(1-3%)=94.1%

　　上述結果也意味著該信用等級的債務人在3年期間可能出現違約的概率(即累計死亡率)

　　為：1-94.1%=5.9%

　　二、債項評級

　　定義：針對交易本身的特定風險進行計量和評價，反映客戶違約后的債項損失大小。

　　關鍵因素：抵押、優先性、產品類別、地區、行業等。

　　客戶信用評級與債項評級是反映信用風險水平的兩個維度，客戶信用評級主要針對交易主體，其等級主要由債務人的信用水平決定;而債項評級是在假設客戶已經違約的情況下，針對每筆債項本身的特點預測債項可能的損失率。

　　一個債務人只能有一個客戶信用評級，而同一債權的不同交易可能會有不同的債項評級。

　　(一)違約風險暴露(EAD)

　　定義：債務人違約時期表內和表外項目的風險暴露總額，包括已使用的授信余額、應收未收利息、未使用授信額度的預期提取數量以及可能發生的費用。已違約時，EAD為其違約時的賬面價值;尚未違約，EAD對于表內項目為債務賬面價值，對于表外項目為已提取金額+信用轉換系數×已承諾未提取金額

　　☆ 公司風險暴露：注意專業貸款

　　公司風險暴露是指銀行對公司、合伙企業和獨資企業及其他非自然人的債權，但不包括對主權、金融機構和納入零售風險暴露的企業客戶的債權。

　　公司風險暴露分類

　　☆ 零售風險暴露：注意其他風險暴露(微型企業)

　　零售風險暴露需同時具有如下特征：債務人是一個或幾個自然人;筆數多，單筆金額小;按照組合方式進行管理。

　　零售風險暴露分類

　　☆ 其他主要風險暴露：主權風險暴露、金融機構風險暴露、股權風險暴露、其他風險暴露(資本證券化風險暴露)

　　資本證券化風險暴露是指銀行在參與資產證券化交易過程中形成的信用風險暴露。資本證券化風險暴露包括但不限于：銀行持有資產支持證券、提供信用增級、流動性支持、開展利率互換、貨幣互換或信用衍生工具以及進行分檔次抵補的擔保形成的風險暴露。

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